王智勇，陳耿宇

（1.中國社會科學(xué)院人口與勞動經(jīng)濟研究所，北京100028；2.中國社會科學(xué)院大學(xué)（研究生院），北京102488）

一、引言

2010～2019年，我國60歲以上人口數(shù)從17765萬人增加到2019年末的25388萬人，占總?cè)丝诘谋戎赜?3.26%上升到18.1%，年均增長4.05%。人口年齡結(jié)構(gòu)老齡化是我國勞動參與率持續(xù)下降的重要原因。老齡化逐漸加深對保持經(jīng)濟增長和增進人民幸福帶來了阻力，特別是對于農(nóng)村而言，2018年城市居民收入是農(nóng)村的2.69倍，農(nóng)村居民的收入有待提升。但農(nóng)村的勞動年齡人口規(guī)模持續(xù)下降，空心化問題會日趨嚴重，農(nóng)村老齡化程度將明顯高于城鎮(zhèn)（李建偉、周靈靈，2018）[1]。同時，我國農(nóng)村缺乏有效的養(yǎng)老保障機制，大多數(shù)中老年人依然需要依靠勞作來獲得糧食和收入以維持生存。據(jù)“六普”數(shù)據(jù)，41.18%的農(nóng)村老年人收入來源于勞動，22.27%的城鎮(zhèn)老年人的收入來源于勞動。相對于城鎮(zhèn)，勞動參與實際上是農(nóng)村中老年人生存和發(fā)展的重要基礎(chǔ)。另外，由于農(nóng)村醫(yī)療衛(wèi)生公共服務(wù)欠缺，農(nóng)村中老年人需要維持健康的狀況以便更好地生存。在生活條件、預(yù)期壽命不斷提高的背景下，增加農(nóng)村中老年人的經(jīng)濟活動對縮減城鄉(xiāng)收入差距和緩解空心化、人口老齡化對農(nóng)村帶來的經(jīng)濟壓力至關(guān)重要。因此，我國農(nóng)村勞動力的健康與勞動供給問題尤為引人關(guān)注。研究表明，農(nóng)村的勞動生產(chǎn)率受到農(nóng)村勞動力健康問題的影響（張車偉，2003）[2]，加強對農(nóng)村居民的健康投入利于擴大其勞動參與，進而增加農(nóng)村居民收入，有利于城鄉(xiāng)居民收入差距的縮小（劉生龍，2008）[3]。健康對農(nóng)村居民勞動供給的重要影響已經(jīng)得到認可。但是，當(dāng)農(nóng)村中老年人的健康狀況突變（即健康受到?jīng)_擊）時，對其勞動供給會產(chǎn)生何種影響，是影響其工作決定還是使其工作時長發(fā)生改變？影響機制又是怎樣的？本研究將致力于解答這些問題，以期為政策制定者有根據(jù)地制定和評估關(guān)于農(nóng)村中老年人的勞動、疾病預(yù)防和治療方面相關(guān)的政策提供幫助。

二、文獻綜述

健康作為影響勞動者持續(xù)參與勞動的關(guān)鍵因素，同教育一樣，是一種重要的人力資本形式，是推動經(jīng)濟增長的重要因素之一（Schultz，1961[4]；Becker，1964[5]；Grossman，1972[6]）。例如，過去200年，英國經(jīng)濟增長的三分之一甚至一半是由營養(yǎng)和健康狀況改善貢獻的（Fogel & Wimmer，1992[7]；Fogel，1994[8]）。健康的變化也會通過多種途徑影響到個人、家庭資源在消費、儲蓄、投資和醫(yī)療支出、健康投資之間的配置，當(dāng)市場和政策制度不完善時，健康狀況持續(xù)惡化會導(dǎo)致人與人之間經(jīng)濟和福利的巨大差異，更為重要的是影響個體的勞動力市場參與的決定（例如提前退休、減少工作時間等）。研究表明，健康對個體的經(jīng)濟和勞動狀況的影響更為巨大（魏眾，2004[9]；劉國恩等，2004[10]）。

研究健康對勞動力市場行為的影響，需要處理健康與勞動供給的內(nèi)生性問題（Cai，2010）[11]。由于存在反向因果關(guān)系，遺漏變量等問題，健康對各個年齡段群體的勞動供給影響程度，尚需要進一步探討。于是，部分學(xué)者開始將健康沖擊加入勞動供給的研究中。高夢滔和姚洋（2005）[12]用大病沖擊來界定健康沖擊，將住院治療或合計花費在5000元以上的疾病定義為大病沖擊，發(fā)現(xiàn)沖擊使得我國農(nóng)村患病戶人均純收入平均顯著降低5%到6%，沖擊的影響力長達約15年。Garcia Gomez，et al.（2013）[13]將急性住院定義為健康沖擊，利用荷蘭醫(yī)院和稅務(wù)登記數(shù)據(jù)研究健康沖擊發(fā)生六年內(nèi)對勞動者的就業(yè)和收入影響，發(fā)現(xiàn)健康沖擊降低7%的就業(yè)，兩年后造成5%的個人收入損失，并且就業(yè)和收入都沒有隨后恢復(fù)。然而，在現(xiàn)實生活中尚有極端貧困的人群無法支付大額的醫(yī)療支出，因此，考慮健康問題時，需要考慮到因經(jīng)濟原因不尋求治療的邊緣化、易受傷害的群體，將這些人群包括在內(nèi)可以全面的了解健康狀況對勞動供給影響，并且個人在住院之前可能經(jīng)歷過健康下降，因此，大額醫(yī)療花費和急性住院可能無法構(gòu)成外生的健康沖擊。

亦有學(xué)者采用自評健康的變化來定義健康沖擊。張川川（2011）[14]把自評健康的變化定義為健康沖擊，研究發(fā)現(xiàn)如滯后一期健康狀況不佳，則當(dāng)期工作概率更小，家庭收入更少，健康惡化還會導(dǎo)致工作概率和家庭收入顯著下降；對于男性、女性，若滯后一期健康狀況為差，則當(dāng)期工作的概率分別低6.2%和5.2%。Garcia Gomez&Lopez Nicolas（2006）[15]遭受健康沖擊（自評健康變差）使得西班牙人的就業(yè)率和勞動收入受到顯著影響，個人保持就業(yè)的可能性降低5%左右，并且家庭勞動收入下降的幅度大于個人勞動收入，健康問題可能對家庭其他成員的勞動力供給產(chǎn)生溢出效應(yīng)。然而，不同的個體對自身健康狀態(tài)的主觀判斷可能會有很大的差異，自評健康指標會受到社會特征和個人健康狀況的影響而產(chǎn)生測量誤差，例如，如果健康不佳可以帶來一定補助和其他好處，人們就會可能會聲稱自己健康很差，同時個體也有使用健康不佳為其不參與勞動的行為進行辯護的傾向。因此，自評健康可能不會獨立于勞動參與的狀態(tài)，有內(nèi)生性的影響。采用自評健康對勞動供給進行估計可能低估或夸大了健康的重要性。

為了避免單一的自評健康指標帶來可能存在的偏誤，田艷芳（2011）[16]使用了多種健康指標來研究健康對工作時間的影響，包括自評健康狀況、常見慢性病（高血壓、呼吸系統(tǒng)疾病、胃病、關(guān)節(jié)炎）和日常生活自理能力（ADL）；并使用15歲之前的健康狀況作為當(dāng)前健康狀況的工具變量，發(fā)現(xiàn)健康沖擊會顯著減少勞動者工作時間，健康狀況每變化一個等級，男性、女性的工作時間分別變化6.48、4.12個小時，這導(dǎo)致勞動者收入的減少；該研究還發(fā)現(xiàn)關(guān)節(jié)類疾病對勞動時間的影響顯著，而高血壓、呼吸系統(tǒng)疾病、胃病對勞動時間的影響不顯著。李琴和雷曉燕（2014）[17]等用高血壓作為健康變量，并用患高血壓前的鈉鹽攝入量作為工具變量，研究卻發(fā)現(xiàn)患高血壓對城市中老年人勞動供給有明顯的影響，但對農(nóng)村人沒有顯著的影響，他們認為可能是城市擁有養(yǎng)老保障的受教育程度較低的藍領(lǐng)體力勞動者容易在高血壓影響下產(chǎn)生退休意愿。然而，從醫(yī)學(xué)角度高血壓等心血管類疾病是由多種原因決定的，如Cook，et al.（2009）[18]研究發(fā)現(xiàn)與鈉或鉀的單獨作用相比，鈉鉀攝入比例對心血管類疾病風(fēng)險的影響更大。Smith（2005）[19]認為不同強度的疾病帶來的健康后果是不一樣的，健康事件可以通過其對身體功能的影響的嚴重性程度和持續(xù)時間來區(qū)分。例如，高血壓的發(fā)病可能沒有直接的后果，但它可能預(yù)示著一個更加困難的未來。相比之下，心臟病發(fā)作或中風(fēng)對醫(yī)療支出和持續(xù)參與工作具有毀滅性的近期和長期影響。

針對不同強度的健康事件，楊志海等（2015）[20]研究了急性和慢性疾病帶來的健康沖擊對農(nóng)村中老年人農(nóng)業(yè)勞動供給的影響，發(fā)現(xiàn)風(fēng)濕性關(guān)節(jié)炎、“三高”疾病等慢性可能不會造成農(nóng)村中老年人放棄參與勞動，但會顯著減少其勞動供給時間；而心臟病、癌癥等急性健康沖擊不僅會降低他們參與農(nóng)業(yè)勞動的可能性，還會減少他們的農(nóng)業(yè)勞動時間。并采用“您是否被醫(yī)生告知患有某種疾?。俊眮矶x健康沖擊，但該研究采用中國健康與養(yǎng)老追蹤調(diào)查（2011）的截面數(shù)據(jù)，疾病發(fā)生的時間無法確定，疾病在1年前和1個月前顯然對當(dāng)前的勞動供給的影響是不同的；采用截面也可能會遺漏關(guān)鍵的不可觀測的時不變變量，也可能存在反向因果的問題。如失業(yè)者的心理和身體健康水平低于其他的就業(yè)者（Mckee-Ryan F，et al.，2005）[21]，群體性失業(yè)不僅對健康產(chǎn)生短期的負面影響，也對健康有長期、持續(xù)的負面影響（陳秋霖等，2017）[22]。

其他研究表明對于中老年人而言，健康狀況變化的影響更加不容忽視，健康狀況不佳是中年勞動力市場退出的主要原因，健康狀況惡化會引發(fā)提前退休的需求（Disney，et al.，2006[23]；Eric，2005[24]）。Trevisan&Zantomio（2016）[25]研究了16個歐洲城市中老年人的急性健康沖擊對勞動力供給的影響，發(fā)現(xiàn)遭受急性健康沖擊的中老年人有更高的退出勞動力市場的風(fēng)險，勞動力市場參與率大幅下降，平均下降12%。

現(xiàn)有文獻已從多方面對健康與勞動供給的關(guān)系進行了研究，但由于存在內(nèi)生性問題（例如，反向因果關(guān)系，遺漏變量），尚需要最新的數(shù)據(jù)檢驗、驗證農(nóng)村中老年人健康突發(fā)的變化對其勞動供給的影響及其作用機制。為了更準確地識別健康對農(nóng)村老年人勞動供給的影響減少內(nèi)生性的問題，本文將急性健康突變作為外生沖擊，定義健康沖擊為中風(fēng)、心臟病、癌癥、肺病等急性重病的發(fā)生，采用這種定義方式是由于：第一，根據(jù)在世衛(wèi)組織（2020）[26]公布的全球十大死亡原因中，缺血性心臟病和中風(fēng)是世界上最大的殺手，柳葉刀上的一項最新研究指出，當(dāng)前中國人的五大主要死因是中風(fēng)、缺血性心臟病、肺癌、慢性阻塞性肺?。–OPD）和肝癌（Maigeng Zhou，et al.，2017）[27]。第二，由于中風(fēng)和心臟病的病情的性質(zhì)，這兩種疾病很大程度上出乎意料突然發(fā)生的，而癌癥通常在確診前無癥狀，患者診斷前通常沒有意識患病，診斷后才知道患病。因此，在發(fā)病或確診前人們不太可能調(diào)整自己的勞動力市場行為。第三，考慮到這幾種疾病的客觀性質(zhì)，與自評健康相比受到個人感受的主觀影響更少，可以避免采用自評健康作為識別健康變化的方法帶來的由個體主觀情緒和感受變化所帶來的偏差，更具客觀性。第四，利用癌癥、中風(fēng)、肺病和心臟病發(fā)生作為健康狀況突發(fā)變化的沖擊遵循了現(xiàn)有經(jīng)典文獻Smith（2005）[19]和Trevisan&Zantomio（2016）[25]的研究。

本文后續(xù)研究內(nèi)容如下：首先，檢驗了健康沖擊對農(nóng)村中老年人勞動供給的影響，并分析了這種影響是通過改變農(nóng)村中老年人繼續(xù)工作的可能性還是改變其繼續(xù)工作時間造成的。其次，研究了健康沖擊發(fā)生影響的時間機制，分析了t-1期不同周工作時間的差異是否會影響到t期的農(nóng)村中老年人勞動供給。最后，為了了解農(nóng)村中老年人的勞動供給調(diào)整的健康機制，進一步分析了健康沖擊對其客觀身體功能ADL和主觀心理健康等健康因素變化的影響。

三、數(shù)據(jù)和模型

（一）模型方法

為了估計健康沖擊對農(nóng)村中老年人勞動供給的影響，本文使用了三種簡單的兩階段模型，兩個階段周期t-1和周期t。由于可能存在不可觀測到的與健康沖擊有關(guān)的變量，可能會對勞動供給有影響，估計結(jié)果會有偏差。因此，第一種方法選擇用差分的方法將這種未觀察到的兩個時期不變的異質(zhì)性的影響剔除。創(chuàng)建一階差分（FD）模型如下：

其中Y代表結(jié)果變量，X代表健康沖擊的二元變量α代表不可觀測的時不變的異質(zhì)性，δ代表時變誤差，ε代表周期t指標。由（1）式減去（2）式得到（3）式可以通過OLS估計。本文估計FD模型時省略了其他控制變量，這些變量可能會影響健康沖擊的產(chǎn)生。

第二種方法還采用了滯后因變量（LDV）模型，在估計健康沖擊對因變量的影響是加入了關(guān)鍵的控制變量，表示為：

Z是一組t-1時期的控制變量，模型通過OLS估計。

如果經(jīng)歷健康沖擊的處理組與保持健康的控制組個體的潛在分布非常不同，控制了線性回歸中可觀察到的差異之后，如可觀察到某些因素與個體受到健康沖擊的可能性有系統(tǒng)的關(guān)聯(lián)，那么可能導(dǎo)致估計偏差從而使因果推斷受到限制。因此，第三種方法的是評估不同個體在受到健康沖擊時與健康良好時表現(xiàn)的差異，后者稱為反事實量。遵循Rosenbaum&Rubin（1983[28]，1985[29]）方法，采用傾向得分匹配（PSM）后獲得的平均處理效應(yīng)（The Average Treatment Effect on the Treated，ATT）。

Y(1)表示個體受到健康沖擊的勞動力市場狀態(tài)，Y(0)表示個體沒有受到?jīng)_擊的勞動力市場狀態(tài)，不能在同一個樣本上同時觀察到這兩種情況，但可在不同的樣本上觀測到Y(jié)(0)或Y(1)，X為健康沖擊，等于1則個體受到健康沖擊，等于0則沒有受到健康沖擊，個體Y的情況可以表示為：

平均處置效應(yīng)（ATT）為：

但是因為E(Y(0)|X=1)不可觀測，如果與健康沖擊相關(guān)的特征變量（如人口學(xué)特征，經(jīng)濟特征）沒有被控制，這些特征可能會影響健康沖擊和平均處置效應(yīng)ATT，研究將不滿足隨機選擇的假設(shè)。其中Z是不受處理變量影響的一組控制變量。根據(jù)觀察到的數(shù)據(jù)進行匹配，引入以下條件獨立性假設(shè)：

假設(shè)意味著，以Z為條件，在沒有沖擊的情況下，處理組和對照組的潛在結(jié)果是相同的。Rubin（1983）證明，Z可以通過其實值函數(shù)P(Z)即傾向得分來控制，因此上式改寫為：

平均處置效應(yīng)（ATT）為：

如果采用兩期數(shù)據(jù)，上式（ATT）可以改寫為：

Yt(1)和Yt(0)分別表示在t期受到健康沖擊的結(jié)果和沒有受到健康沖擊的結(jié)果，Xt是t期的健康沖擊狀態(tài)，Zt-1是t-1期的控制變量，為了確保健康沖擊不對控制變量產(chǎn)生影響，只采用受到健康沖擊之前的t-1控制變量。

（二）數(shù)據(jù)與統(tǒng)計性描述

本文建立在由中國健康與養(yǎng)老追蹤調(diào)查（CHARLS）數(shù)據(jù)整理得到的Harmonized CHARLS數(shù)據(jù)集基礎(chǔ)上，CHARLS調(diào)查由北京大學(xué)健康老齡與發(fā)展研究中心和中國疾病預(yù)防控制中心聯(lián)合實施并完成的。CHARLS和Harmonized CHARLS數(shù)據(jù)廣泛地用于養(yǎng)老、健康和勞動等相關(guān)問題的研究，具有大樣本、縱向維度和覆蓋范圍廣泛的特征，涵蓋了受訪者的家庭結(jié)構(gòu)、就業(yè)和退休狀況、健康狀況等方面的信息，包括多種勞動力市場參與指標和豐富的個人健康狀況指標，具有全國代表性，能充分反映我國農(nóng)村中老年居民的個人健康和勞動參與狀況。本文中t期是CHARLS2015年調(diào)查數(shù)據(jù)，t-1期CHARLS2013年調(diào)查數(shù)據(jù)，本文研究的對象是沒有發(fā)生過中風(fēng)、心臟病、癌癥、肺病這幾種健康問題的年齡為45～70歲且在勞動力市場活躍的農(nóng)村中老年群體，在第一次發(fā)生此類健康沖擊后的勞動力市場反應(yīng)。為了突出健康沖擊是不可預(yù)料的外生影響，數(shù)據(jù)剔除了以下樣本：在t-1期已停止工作的樣本，在t-1期或過去被診斷患有這幾種重癥的樣本。這樣是為了保證受訪者必須在t-1期工作，以便觀察發(fā)生健康沖擊后對個體勞動時間和工作選擇的影響。同時，還刪除了變量存在缺失的樣本，最終得到有效樣本3848個。

勞動力市場活動狀態(tài)，由周工作小時數(shù)和是否工作兩個變量衡量。調(diào)查對象是否工作是由被調(diào)查者是否在過去一年從事任何工作決定。若受訪者從事農(nóng)業(yè)工作、非農(nóng)就業(yè)工作、非農(nóng)自雇工作或非農(nóng)家族企業(yè)工作。則工作狀態(tài)為工作設(shè)置為1。若受訪者失業(yè)、退休或從未工作，則工作狀態(tài)是不工作設(shè)置為0。

周工作小時數(shù)是受訪者在過去一年中每周為主要工作小時數(shù)。包括作為雇員、自營職業(yè)者、在家族企業(yè)無償工作、為他人從事農(nóng)業(yè)工作以及在為自己從事農(nóng)業(yè)工作的時間。根據(jù)每天工作的小時數(shù)和每周工作的天數(shù)得出的。每天工作的小時數(shù)乘以每周工作的天數(shù)。對于受訪者每周工作超過7天的情況，按每周7天每天工作小時數(shù)計算。

鑒于健康狀況的多維性，在實證分析中測量健康狀況是一項具有挑戰(zhàn)性的任務(wù)。除了前文所述將中風(fēng)，心臟病，癌癥，肺部疾病的發(fā)生定義為健康沖擊，為了了解健康沖擊對勞動力市場活動影響的機制，還利用了CHARLS數(shù)據(jù)中豐富的信息，設(shè)置了ADL、心理健康、健康良好等被解釋變量，定義如下。

日常生活活動能力（ADL），ADL量表是居民生活自主能力的測量工具，由Lawton&Brody（1969）[30]制定。CHARLS中的ADL量表由洗澡、穿衣、吃飯、上廁所、上下床和自主排泄是否困難來測量。如果有一項及以上有困難，賦值為0，反之賦值為1。

心理健康，通過被訪者對抑郁量表（CES-D-10）的回答得到。被訪者回答10個關(guān)于上周的感覺的題目，分別是：因小事而煩惱，做事時很難集中精力，感到情緒低落，做任何事都很費勁，對未來充滿希望，感到害怕，睡眠不好，很愉快，感到孤獨，我無法繼續(xù)我的生活。每個題目分別對應(yīng)4個答案，賦值0到3分；10個題目的總分為30分，分數(shù)高于或等于10分則為抑郁賦值為0，否則為1。

受訪者自評健康狀態(tài)為有五種：1（非常好）、2（好）3（一般）、4（差）和5（非常差），將其轉(zhuǎn)換成一個二元的是否健康良好的變量，對于健康狀況“差”或“非常差”的個體，健康良好變量賦值為0，否則為1。

表1顯示受到健康沖擊使得處理組繼續(xù)工作的均值下降0.042，周工作時間均值下降4.30小時，其他健康指標的均值分別下降0.14左右，處理組與控制組間的結(jié)果變量的差異在1%～5%的水平上顯著。但由于可能存在樣本選擇偏誤，實際的因果效應(yīng)比該數(shù)值要小。

表1 結(jié)果變量的統(tǒng)計描述

參照已有文獻，控制變量包括t-1期主觀和客觀的健康指標包括結(jié)ADL、健康良好、心理健康和對健康突發(fā)的變化有潛在影響的身體指數(shù)BMI（BMI是衡量個人肥胖程度和是否健康的一個重要標準，根據(jù)中國標準大于18.5小于24為正常，賦值為1，其他賦值為0）。同時，還控制了人口特征變量、個人社會經(jīng)濟特征變量不隨時間變化的居住地變量如地區(qū)差異。地區(qū)為分類變量，西部=1、中部=2、東部=3、東北=4。表2顯示不同地區(qū)居住的人口發(fā)生健康沖擊的百分比是不同的，比如東北地區(qū)發(fā)生心臟類疾病的占當(dāng)?shù)貥颖颈壤摺?/p>

表2 地區(qū)四種重大疾病沖擊的比例

人口特征類變量包括年齡、性別、婚姻狀況、家庭人口數(shù)量、照顧孫子女。個人社會經(jīng)濟特征變量包括個人收入、養(yǎng)老金收入（收入類變量轉(zhuǎn)換為對數(shù)形式）、教育程度、周工作小時數(shù)、是否從事農(nóng)業(yè)工作或自我雇傭、是否參與職工醫(yī)療保險或新農(nóng)村合作醫(yī)療。工作類型和健康醫(yī)療保障的差異會影響個體健康狀況，如在適當(dāng)?shù)墓ぷ鳁l件下工作對身體健康和精神疾病有保護作用，有良好的醫(yī)療保障可以減少患病的風(fēng)險。受教育水平對健康具有顯著影響，能夠提高中國老年人的軀體健康、認知功能和存活率（程令國等，2015）[31]，并且在勞動力市場上受過高等教育的人比受過初等教育的工人更有可能在辦公室工作，辦公室工作比體力勞動更容易患某些疾病。因此，受教育程度不同的個體在經(jīng)歷相同的健康沖擊后可能不會有相同的職業(yè)道路。教育程度按照受教育年限賦值，文盲為0，未讀完小學(xué)為3，私塾和小學(xué)畢業(yè)、初中畢業(yè)、高中或中專、大專、本科、碩士分別為6、9、12、15、16、19。其他變量的界定及統(tǒng)計詳見表3。表3顯示控制組和處理組在匹配前存在一定差異，主要是處理組的年齡比控制組大1.25歲，幾種健康狀況的均值處理組比控制組也較差。自我雇傭的均值低0.032，且均在1%水平上具有統(tǒng)計顯著性，這些導(dǎo)致了處理組與控制組之間存在一定的差異，通過傾向匹配得分處理后減少了組間差異，可得到更準確的估計結(jié)果。

表3 匹配和控制變量統(tǒng)計描述

四、實證研究

（一）一階差分和滯后因變量模型估計結(jié)果

一階差分（FD）和滯后因變量（LDV）模型識別健康沖擊對農(nóng)村中老年人勞動力供給的影響的區(qū)別是FD模型消除不可以觀測的時不變因素，而LDV模型控制健康沖擊前的可觀察因素，因此，F(xiàn)D和LDV模型為因果效應(yīng)提供了上下界，使用這兩個模型獲得相似的估計結(jié)果可以簡單地證明結(jié)果具有穩(wěn)健性（Angrist&Pischke，2009）[32]。估計結(jié)果見表4。

表4 線性回歸估計結(jié)果

圖1 樣本匹配前后的傾向得分的核密度

表4（A）中列出了健康沖擊對農(nóng)村中老年人t期工作時間的影響，一階差分模型顯示受到健康沖擊的農(nóng)村中老年人在t期的周工作時間顯著減少3.69小時。采用滯后因變量模型，在加入控制變量后，農(nóng)村中老年人在t期的每周工作時間顯著減少3.45到3.50小時。為了進一步檢驗，農(nóng)村中老年人受到健康沖擊后勞動供給的減少是由勞動時間減少，還是由退出工作造成的，表4（B）中分別列出了健康沖擊對農(nóng)村中老年人t期是否工作和t期仍然工作的農(nóng)村老年人周工作時間的影響。由于t-1期剔除了沒有工作的樣本，所以t期中對老年人是否工作采用OLS模型進行估計，估計結(jié)果顯示在沒有加入控制變量時，健康沖擊導(dǎo)致農(nóng)村中老年人工作的可能性顯著下降4.2%的，加入t-1期和地區(qū)控制變量后，健康沖擊導(dǎo)致農(nóng)村中老年人工作的可能性下降3.1%到3.2%。對t期仍工作的農(nóng)村中老年人來說，健康沖擊導(dǎo)致周工作時間顯著減少了2.53到2.67小時。估計結(jié)果說明健康沖擊從兩個方面影響農(nóng)村中老年人的勞動供給，一是受到健康沖擊使農(nóng)村中老年人停止工作而減少的勞動供給，二是受到健康沖擊的農(nóng)村中老年人減少勞動時間而減少勞動供給。

（二）傾向匹配得分估計結(jié)果

1.樣本匹配

相對于以上兩種估計方法，采用傾向匹配的方法可以消除不可觀察的組間異質(zhì)性導(dǎo)致的可能存在的偏誤?？捎糜谄ヅ涞姆椒ㄓ邪霃狡ヅ?、核匹配、最鄰近匹配，本文選擇核匹配進行分析，用probit估計傾向性得分，并使用控制組的加權(quán)平均值為處理組樣本生成反事實，在核匹配中更接近處理組的控制組樣本被賦予更高的權(quán)重。核匹配在處理組樣本較少，控制組樣本多情況下，傾向得分具有良好分布（Markus Fr?，2004）[33]。為了良好匹配，本文只保留屬于共同支持的樣本。表3第（5）列顯示了probit估計的結(jié)果，表明t-1期的工作類型，健康狀態(tài)相關(guān)變量，ADL、心理健康、BMI等對樣本個體是否受到健康沖擊有顯著影響，沖擊可能并非隨機發(fā)生，因此，存在一定的樣本選擇偏誤問題。

2.平衡性與共同支撐檢驗

通過平衡性檢驗，檢驗樣本是否滿足條件獨立分布假設(shè)。對處理組和控制組各匹配變量的標準化偏差來進行匹配偏差評估，傾向得分效果是良好的，標準偏誤的絕對值一般選定為5%以內(nèi)，最好不大于10%，如果小于5%匹配通過平衡性檢驗，其匹配效果是良好。表5顯示，除是農(nóng)村中老年人是否心理健康、ADL和是否健康良好變量的標準化偏差絕對值大于5%，但通過了10%的檢驗，其他匹配變量的偏差絕對值大多小于5%。同時，t檢驗也表明，匹配后兩組匹配變量均值沒有顯著差異，并且匹配后Probit回歸的R2非常小為0.003，可以認為匹配良好，即控制組與處理組匹配后是否受到健康沖擊對于匹配后的樣本而言是條件隨機的。

表5 平衡性檢驗結(jié)果

續(xù)表

3.傾向匹配得分結(jié)果

樣本匹配前后傾向得分的核密度圖1顯示，控制組和處理組傾向得分的分布在匹配前核密度有一定差異。所以，可以預(yù)測到經(jīng)過傾向得分匹配后，健康沖擊對農(nóng)村中老年人勞動供給的影響應(yīng)該和表4的結(jié)果有一定差異。表6給出了傾向得分匹配的結(jié)果，健康沖擊在顯著減少了農(nóng)村中老年人在t期的周工作時間3.16小時，而繼續(xù)工作的可能性下降了2.9%，在繼續(xù)工作的情況下周工作時間顯著下降了2.20小時。傾向得分匹配的結(jié)果顯示出，農(nóng)村中老年人在受到健康沖擊后，更可能是減少勞動時間。

4.敏感性分析

如果存在未觀察到的變量同時影響到由健康狀況突變構(gòu)造的健康沖擊變量和農(nóng)村中老年人t期周工作時間、t期工作等結(jié)果變量，可能會存在“隱藏性偏差”，使估計結(jié)果不穩(wěn)健，甚至推翻由傾向匹配框架獲得的估計結(jié)果。因此，需要通過敏感性分析探討影響結(jié)果變量的控制變量變成什么樣，才能改變研究的結(jié)論。由于結(jié)果變量是否t期工作的傾向匹配估計結(jié)果不顯著，下面只對結(jié)果變量t期周工作時間、t期周工作時間（t期工作=是）借助羅森鮑姆界敏感性分析進行檢驗①使用stata中rbounds命令對連續(xù)形結(jié)果變量進行敏感性分析。，利用威爾克森秩和檢驗計算Γ取不同值時的P值，測量模型的隱性偏差情況?，F(xiàn)隨著Γ取值增大，對傾向匹配估計結(jié)果中健康沖擊在5%顯著水平使農(nóng)村中老年人在t期周工作時間減少的敏感性分析，結(jié)果是健康沖擊增加5%的偏差時不敏感，但其增加10%的偏差敏感。對于傾向匹配估計結(jié)果在10%顯著水平使農(nóng)村中老年人的t期周工作時間（t期工作=是）的減少的敏感性分析，結(jié)果是健康沖擊增加5%的偏差時不敏感，但其增加10%的偏差敏感。

表6 傾向得分匹配結(jié)果

結(jié)果表明，當(dāng)偏差低時匹配估計的結(jié)果是可信的，但是當(dāng)偏誤高時是敏感性檢驗顯示存在隱性偏差。因此，進一步分析控制額外偏差是有必要的。這是本文的不足之處需要進一步完善，但是綜合一階差分以及滯后因變量模型的估計結(jié)果，健康沖擊對農(nóng)村中老年人的t期工作時間的減少確有顯著影響。因此，更進一步探討健康沖擊通過何種機制對農(nóng)村中老年人的勞動供給產(chǎn)生影響，這對政策制定者來說更有意義，有助于其完善對受到?jīng)_擊的農(nóng)村中老年人的援助方案的制定，制定適當(dāng)?shù)膭趧恿κ袌稣?，并鼓勵在健康沖擊發(fā)生后幫助尚有工作能力的農(nóng)村中老年人重新參與到勞動中。因此，本文進一步分析了健康沖擊對農(nóng)村中老年人勞動供給的影響機制。

表7 t期工作時間的敏感性檢驗

（三）健康沖擊對農(nóng)村中老年人勞動供給的影響機制

1.時間機制

健康沖擊對農(nóng)村中老年人的勞動力供給改變的作用可能受到健康沖擊前其周工作小時數(shù)的影響。每周工作時間相對較少的農(nóng)村中老年人可能對勞動力市場的依賴較弱，并更可能在受到健康沖擊時減少勞動供給。表8A中顯示t-1期每周工作時間小于40小時的農(nóng)村中老年人在受到健康沖擊后，在t期的周工作時間顯著減少了5.50小時，并且與t-1期每周工作時間40小時及以上人相比勞動減少時間相對較多，但是兩者的差異不具有統(tǒng)計顯著性。表8B中顯示健康沖擊對于工作40小時以下和40小時及以上的兩組農(nóng)村中老年人是否停止工作的選擇沒有顯著差異。表8C中顯示健康沖擊使得t期仍工作且t-1期工作時間小于40小時的農(nóng)村中老年人工作時間顯著減少5.74小時，并且和每周工作40小時以上的農(nóng)村中老年人相比減少的工作時間具有顯著差異。

表9顯示經(jīng)過傾向得分匹配后，t-1期每周工作小時小于40小時的農(nóng)村中老年人，t期工作時間顯著減少了5.29小時，而t期仍工作的老年人每周工作時間顯著減少了5.14小時，相對于表7中線性模型的結(jié)果要小些，經(jīng)過傾向得分匹配后可能的偏誤減小，結(jié)果更接近真實情況。

表8 勞動供給時間機制的估計結(jié)果

表9 傾向匹配得分勞動供給時間機制

2.健康機制

進一步分析受到健康沖擊的農(nóng)村中老年人減少勞動力供給減少的原因。最明顯的機制是健康沖擊影響了農(nóng)村中老年人的健康，而健康水平的下降導(dǎo)致了勞動供給下降。為了檢驗健康沖擊對各種健康衡量指標的影響，表10顯示，健康沖擊對農(nóng)村中老年人心理健康，日常生活自理能力（ADL）及是否健康良好等變量的估計結(jié)果。健康沖擊導(dǎo)致農(nóng)村中老年人心理健康在控制了其他變量后顯著下降了6.9%到7.1%，ADL顯著下降3.7%到7.0%，并且導(dǎo)致健康良好的可能下降7.8%。表11顯示經(jīng)過傾向匹配得分處理后，健康沖擊對各項健康指標的影響均有下降，而健康沖擊對農(nóng)村老年人勞動供給減少的影響，主要是通過客觀健康水平的下降造成的，ADL指標，在受到健康沖擊后的顯著下降6.1%，同時健康沖擊也導(dǎo)致了農(nóng)村老年心理健康產(chǎn)生了顯著的變化，受到健康沖擊的農(nóng)村老年人的抑郁可能顯著增加了5.9%，受到健康沖擊也使得農(nóng)村老年人自評的健康良好水平顯著下降5.5%。

五、研究結(jié)論

運用CHARLS數(shù)據(jù)，通過一階差分、滯后因變量模型及傾向得分匹配對由中風(fēng)、心臟病、肺病和癌癥等重大疾病，導(dǎo)致的健康沖擊對農(nóng)村中老年人的勞動供給的影響的研究結(jié)果表明在控制了相關(guān)的未觀察到的異質(zhì)性之后，健康沖擊導(dǎo)致農(nóng)村中老年人的每周工作時間顯著減少3.16到3.70小時。分析沖擊導(dǎo)致農(nóng)村中老年人減少勞動供給的原因時，發(fā)現(xiàn)受到健康沖擊后農(nóng)村中老年人會選擇繼續(xù)工作的可能下降了2.9%，但是并不顯著，說明農(nóng)村中老年人存在不休勞動的現(xiàn)象。受到健康沖擊后仍然工作農(nóng)村中老年人周工作時間顯著地減少了2.20到2.67小時，說明健康的突變確實對農(nóng)村中老年人的工作能力的下降產(chǎn)生了較大的影響。在進一步分析健康沖擊對農(nóng)村中老年人勞動供給的影響機制時發(fā)現(xiàn)，工作時間小于40小時的農(nóng)村中老年人會受到健康沖擊后周工作時間顯著減少5.29到5.50小時，農(nóng)村中老年人勞動供給的下降主要源于沖擊使周工作時間小于40小時的群體的周工作時間顯著減少，這可能是由于工作時間少的農(nóng)村中老年人對勞動力市場的依戀較弱，也可能是這些老年人身體健康狀態(tài)已經(jīng)下降不能夠進行長時間的勞動，具體的原因尚需要進一步探討。檢驗健康沖擊對幾種其他健康指標的影響發(fā)現(xiàn)，健康沖擊使農(nóng)村中老年人的心理健康顯著5.9%，ADL顯著下降6.1%，自評健康良好顯著下降5.5%，這表明健康沖擊對農(nóng)村中老年人的客觀健康水平影響很大，健康沖擊使得農(nóng)村中老年人心理健康和客觀健康顯著下降是其勞動供給減少的重要原因。

表10 勞動供給影響的健康機制

表11 傾向匹配得分勞動供給影響的健康機制

基于研究結(jié)果，受到健康沖擊導(dǎo)致了中老年人勞動力供應(yīng)減少。這對政策制定具有重要意義。為了緩和健康沖擊對農(nóng)村中老年人勞動供給的影響，楊志海等（2015）[20]認為國家應(yīng)加大對農(nóng)村中老年人的健康人力資本的投入力度，完善有針對性的醫(yī)療保障體系，開展對農(nóng)村中老年人健康教育，提高其疾病預(yù)防、自我保健意識。根據(jù)我們的研究結(jié)果，在此基礎(chǔ)上建議政策制定者需要更多的關(guān)注工作時間較少的農(nóng)村中老年人群體，分析和評估這些人的具體情況，對于有良好工作能力的中老年人應(yīng)繼續(xù)開發(fā)其工作潛能，為其尋找工作機會，對于工作能力已經(jīng)下降并導(dǎo)致工作時間減少的農(nóng)村中老年人，應(yīng)該對其健康狀況更加關(guān)注，增加對他們的健康人力資本投資，幫助其改善、緩和由健康沖擊導(dǎo)致的健康持續(xù)惡化。同時，也需要根據(jù)健康沖擊對農(nóng)村中老年人的心理健康影響程度及客觀身體健康的變化情況，實施更為有針對性的政策。對于心理健康明顯變化，而影響到其參與勞動的積極性的，應(yīng)該積極疏導(dǎo)，幫助其恢復(fù)勞動自信；對于健康沖擊后客觀健康持續(xù)惡化而導(dǎo)致勞動供給減少的農(nóng)村中老年人，需要適當(dāng)提供醫(yī)療救助，以減輕由于其無法參與勞動而造成的家庭經(jīng)濟負擔(dān)。

影響農(nóng)村老年人健康的社會及經(jīng)濟因素繁多、各種影響機制紛繁復(fù)雜。由于研究理論和模型設(shè)計還存在很多不足，健康沖擊對農(nóng)村老年人勞動供給的影響效應(yīng)和作用機制可能在以下這幾方面還可以繼續(xù)完善。第一，健康是貫穿個體整個生命歷程的最為重要的影響因素之一，而個體生命歷程早期的社會經(jīng)濟地位和健康狀態(tài)（如兒童的生活條件對遭受事故）會影響到農(nóng)村中老年時的經(jīng)濟及健康水平，這些影響有待進一步研究驗證。第二，健康沖擊也很可能存在溢出的效應(yīng)會對家庭成員的勞動供給、勞動參與決策產(chǎn)生影響，家庭成員可能因為照料患病者減少工作或者為了支付家屬的醫(yī)療費用而增加勞動供給，這在后續(xù)研究中有待進一步探討。第三，更細致和具體的研究，需要更多長期觀察的數(shù)據(jù)支持。如需更細致的分析究竟中風(fēng)、癌癥、肺病、心臟病等等疾病哪一種的突發(fā)對中老年人的勞動參與影響更大還需要專業(yè)的醫(yī)療大數(shù)據(jù)來具體分析研究，本文的局限在于數(shù)據(jù)中每類具體疾病樣本較少，為了不失一般性，故將這幾種重病的突發(fā)做整體考慮。